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龙图腾网获悉国家石油天然气管网集团有限公司申请的专利一种管道周边机械设备识别及危险行为检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114973074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210522878.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种管道周边机械设备识别及危险行为检测方法是由李洪烈;郑大海;李智文;顾清林;冯伟;赵冬野;刘勇;李德明;张争伟;张斌;王春光;崔巍;吴桐;王彦青设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种管道周边机械设备识别及危险行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种管道周边机械设备识别及危险行为检测方法，其涉及机械设备识别技术领域，旨在解决现有的方法都是基于公共的数据集进行了训练和测试，并没有实际运用到工程机械检测，同时功能性不全面，不能完全适用于大规模安装的工程现场的问题，其技术方案要点是其步骤如下：S1：模型建立，在海思3559A中预装了NNIE开发包，并在在系统运行之前，在PC端进行模型开发和训练的工作；S2：模型移植：将训练后的模型移植到海思3559A上，开发在海思3559A上进行，不再需要PC端的支持；S3：运行系统，按以下步骤运行海思3559A对整体进行检测识别，发现危险姿势和行为立即报警。达到了风险提示和方便大规模安装的效果。

本发明授权一种管道周边机械设备识别及危险行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种管道周边机械设备识别及危险行为检测方法，其特征在于，其步骤如下： S1：模型建立，在海思3559A中预装了NNIE开发包，并在在系统运行之前，在PC端进行模型开发和训练的工作； A1：将工地上获得的原始工程机械的图片进行清洗并分类； A2：对数据集中的图片统一缩放到800X800，并对缩放后的图片进行标注； A3：在网上获取不含有工程机械的背景图片，标注并加入数据集； A4：使用多张数据集内部图片拼凑成单张包含工程机械的图片，标注并加入数据集； A5：将数据集划分为训练集测试集和验证集，划分比例为9:1:1，并对训练集中的数据进行数据增强； A6：搭建目标检测的骨干网络； A7：搭建基于SSD算法的神经网络模型； A8：训练神经网络，在训练过程中进行验证，当训练损失和验证损失最低时保存网络训练的最优模型； A9：使用训练后的模型对测试集进行测试，就可以得到工程机械图片的检测结果； S2：模型移植：将训练后的模型移植到海思3559A上，开发在海思3559A上进行，不再需要PC端的支持； S3：运行系统，按以下步骤运行海思3559A对整体进行检测识别： B1：将PC端训练好的检测模型转化为.wk格式； B2：由VDEC模块从摄像头获取视频流文件并提取视频帧解码； B3：海思提供的Sample的网络文件仅支持bgr格式图片，该wk文件对应的.prototxt文件中设置了输入图片的颜色空间为BGR格式，每次放入视频帧或者单张图片时都要嫌转为bgr格式； B4：将bgr格式的视频帧经过VPSS模块传给NNIE目标识别部分进行检测，并输出检测出的目标物体的位置和类别； B5：结合下一个相邻帧对当前帧的每个像素计算稠密光流，并以颜色和亮度分别代表该像素的运动方向和运动速度，获得光流图像； B6：将获得的光流图像由HSV色彩空间转换到RGB空间； B7：过滤噪音，去除目标区域内过小的区域； B8：统计目标区域内识别出的物体类别相对应的危险姿势和行为的范围； B9：发现危险姿势和行为立即报警。

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